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阶段一:Artificial Intelligence
理论基础建立:这一时期,AI的概念由艾伦·图灵等先驱提出,并围绕逻辑推理、问题求解等核心议题展开研究。
符号主义:主要基于规则的系统,通过编写大量规则来模拟人类智能行为,如专家系统。
局限与挑战:受限于计算能力和数据量的不足,AI系统往往只能解决特定领域内的简单问题,且难以泛化到更广泛的应用场景。
约翰·麦卡锡提出“人工智能”一词。
第一个专家系统DENDRAL在化学领域取得成功。
阶段二:Machine Learning
Machine Learning
神经网络算法 - 一文搞懂机器学习算法
数据驱动:随着数据量的增加和计算能力的提升,机器学习开始兴起,强调从数据中自动学习并改进算法。
统计学习:基于统计学原理,通过训练数据来优化模型参数,提高预测或分类的准确性。
应用拓展:机器学习技术开始应用于语音识别、图像识别等领域,并取得显著进展。
支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等算法的出现。
神经网络(尽管当时规模较小且训练困难)的复兴。
阶段三:Deep Learning
Deep Learning
connectionist vs symbolic
神经网络复兴:得益于大数据、高性能计算(如GPU)和算法创新(如反向传播算法的优化),深度神经网络(DNN)得以快速发展。
端到端学习:深度学习模型能够直接从原始数据中学习特征表示,无需人工设计特征工程。
广泛应用:在图像识别(如ImageNet竞赛)、自然语言处理(NLP)、语音识别等领域取得突破性进展,推动了AI技术的广泛应用。
代表成果:AlphaGo在围棋领域的卓越表现彰显了AI的深度学习能力,而Transformer模型的诞生则极大地推动了自然语言处理(NLP)技术的飞跃发展。
AlphaGo在围棋比赛中击败人类世界冠军。
Transformer模型的出现,极大地推动了NLP领域的发展。
AlphaGo
阶段四:Large Language Model
Large Language Model
核心特点:超大规模参数、零样本/少样本学习能力以及广泛的应用前景,这些特点共同赋予了它们对自然语言的深刻理解和生成能力,推动了AI技术的革新与发展。
超大规模:大语言模型(如GPT系列、BERT等)通过训练包含数十亿甚至数千亿参数的模型,实现了对自然语言的深刻理解和生成能力。
零样本/少样本学习:这些模型能够在没有或仅有少量标注数据的情况下,完成各种NLP任务,展现了强大的泛化能力。
应用前景广阔:大语言模型正在改变内容创作、智能客服、教育、医疗等多个行业的面貌,成为AI技术发展的新热点。
代表成果:GPT系列(GPT-3、ChatGPT、GPT-4)凭借超大规模与强生成力重塑NLP,LLaMA开源则加速了LLM技术的普及与应用创新。
GPT-3及其后续如ChatGPT、GPT-4,凭借超大规模参数和强大生成能力,重塑了NLP领域,推动对话系统、文本创作等前沿发展。
LLaMA作为开源大模型,为研究者提供了灵活工具,加速LLM技术普及与应用探索。
53AI,企业落地应用大模型首选服务商
产品:大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺:先做场景POC验证,看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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